基于OLAM的時間序列數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf

1、為了適應海量數(shù)據(jù)的信息處理分析需求，OLAP技術和數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生，其中OLAP用于實現(xiàn)對多維數(shù)據(jù)的交互式查詢處理；而數(shù)據(jù)挖掘則能夠發(fā)現(xiàn)隱藏于數(shù)據(jù)中的潛在有用的知識。但是由于在實際的應用中OLAP與數(shù)據(jù)挖掘各有側重，而且具有各自的使用局限，所以如果能將二者有機的結合起來，發(fā)展一種建立在OLAP立方體和數(shù)據(jù)倉庫基礎上的新的數(shù)據(jù)挖掘技術，將更能夠適合實際的需要。OLAM技術正是這種結合的產(chǎn)物，因此本文首先對OLAM技術的相關理論和研究進

2、行了詳細的討論，并且介紹了開放式數(shù)據(jù)倉庫集成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)。 立方體計算與傳統(tǒng)挖掘算法的結合是OLAM技術的核心，而這種結合在很大程度上需要借助物化視圖來提高其性能，其中在時間序列數(shù)據(jù)挖掘中所用到的物化視圖為時態(tài)視圖。針對一種常用的時態(tài)聚集視圖，本文采用純插入、純刪除的增量式更新方法對視圖進行維護，并通過基于維層次編碼的方法提高維護過程中所需聚集運算的速度，從而進一步提高了時態(tài)聚集視圖的維護效率。時態(tài)視圖的高效維護使得基于

3、OLAM的時間序列數(shù)據(jù)挖掘可以實時、正確、快速地對數(shù)據(jù)倉庫任何一部分不同抽象級別的時態(tài)數(shù)據(jù)進行挖掘。 時間序列相似搜索是時間序列數(shù)據(jù)挖掘的一個重要功能，它所面臨的最大問題是搜索空間過大、計算過于復雜。本文基于OLAM體系結構提出了一種時間序列相似搜索的分層匹配方法。該方法首先利用對時間序列廣義移動均值的聚類進行相似搜索的粗匹配；然后通過構造時間序列趨勢的相似度，利用用戶對趨勢相似度的要求可以進行第二次篩選；最后對剩余的時間序列進